SKILLEMALL.ai

AB eeat-content-quality-audit

Систематический аудит качества контента на основе 80 стандартов CORE-EEAT, оценивающий потенциал контента GEO (Generative Engine Optimization) и SEO (Search Engine Optimization). Включает 8-мерную оценку, расчет взвешенной суммы, обнаружение элементов вето и рекомендации по приоритетным улучшениям. Применимо для проверок перед публикацией, конкурентного анализа и оценки потенциала цитирования ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematic content quality audit based on 80 CORE-EEAT standards, eval…»

Systematic content quality audit based on 80 CORE-EEAT standards, evaluating content's GEO (Generative Engine Optimization) and SEO (Search Engine Optimization) potential. Features 8-dimension scoring, weighted total calculation, veto item detection, and priority improvement recommendations. Applicable for pre-publication checks, competitive analysis, and AI citation potential assessment.

ClawHub Agent Skills автор: yaoo-2818 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 917 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Систематический аудит качества контента на основе 80 стандартов CORE-EEAT, оценивающий потенциал контента GEO (Generative Engine Optimization) и SEO (Search…

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2917 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a content audit skill that reviews user-provided material and does not contain hidden execution, credential use, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.